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黄土路基沉降量预测方法的研究 总被引：3，自引：0，他引：3
归纳对比了评估指南所提出的几种常用沉降预测模型的优缺点,提出检验任一拟合方法是否是通过实测沉降数据预测最终沉降量的最优方法,除检验其拟合精度外,还必须检验其预测精度,并基于所提出的拟合指标及预测指标,分析郑西客运专线实测数据后提出了适用于黄土路基沉降预测的预测方法。并根据组合预测的思想,通过加权系数调整各单一预测模型的比例,基于最小二乘法进行求解,建立了组合预测模型。探讨了其拟合及预测精度,指出使用组合预测模型可综合利用各种方法所提供的信息,有效地减少单个预测模型受随机因素的影响,较大地提高预测精度,其拟合精度比任何单一预测模型高得多。但用其预测之前,必须将参与组合的模型进行筛选,预测精度与所选取的筛选准则是否合理息息相关,如何选择一个比较合理的筛选准则使得在保证被筛选用于最优组合模型的预测模型其权系数均大于0的前提下,误差平方和最小,仍需进一步研究。 相似文献
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短期电力负荷的组合预测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
魏友华 《物探化探计算技术》2005,27(2):178-180
电力负荷的影响因素很多,用单一预测模型进行预测时,因自身的局限,使其预测精度和稳定性不高。组合预测可以综合考虑各单一预测模型的结果,提高预测精度和稳定性。在电力预测中常用的指数平滑法、趋势分析法、Box-Jenkins时间序列法以及灰色预测法的单一预测基础上,建立组合预测模型,采用最小二乘法确定组合预测模型权重,并对某水电电力公司的上网负荷进行预测。实例表明,组合预测法能在短期电力预测中改善预测精度,提高预测的稳定性。 相似文献
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加权函数组合预测边坡变形模型的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
边坡变形监测是边坡监测的主要内容之一,其变形预测问题是边坡工程中主要技术难题之一。考虑边坡位移变形预测模型的局限性,如神经网络预测方法需要大量的实测数据作为学习样本,灰色系统模型要求原始数据序列必须满足指数规律,且数据序列变化速度不能太快等。建立了边坡变形反向传播神经网络预测模型,同时给出了灰色GM(1,1)边坡预测模型。提出边坡的神经网络与灰色系统加权函数组合预测模型,采用动态规划解法,将原模型转化为多阶段决策问题,使组合预测误差的平方和最小,得到组合权重,这样得到的变形预测结果的精度将大大提高,弥补了单一方法的局限性,满足工程预测的需要。通过边坡实例加以验证,加权函数组合预测模型的预测结果精度有一定提高,能够与实际监测数据相吻合,达到准确预测的目的。 相似文献
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为了提高滑坡的预测精度,通过对灰色GM（1,1）模型与BP神经网络模型各自优缺点及互补性的分析,建立了GM—BP串联组合预测模型。模型首先采用等维动态GM（1,1）模型进行初步预测,然后利用BP神经网络对初步预测的结果进行训练及仿真,通过数据的归一化处理,参数的判定选取,获得组合模型预测值。以茅坪滑坡为例,对位移进行了预测。通过数据的对比分析,发现GM—BP串联组合预测模型在短期预测精度上高于单一模型。 相似文献
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基于最优加权组合模型及高斯－牛顿法的滑坡变形预测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在对最优加权组合理论和高斯－牛顿法优化非线性模型参数的方法研究的基础上,依托于洒勒山滑坡的实际变形监测资料,建立了该滑坡变形预测的3个非线性预测模型:指数模型、Verhulst模型和灰色GM（1,1）模型;利用最优加权组合理论建立了洒勒山滑坡的最优加权组合预测模型,并运用高斯－牛顿法对各单一模型和组合模型的参数进行了优化。通过对比分析得出:组合模型的预测精度高于任何单一模型的预测精度;参数优化后各单一模型的预测精度都有不同程度的提高;参数优化后的组合模型预测精度是最高的。因此,综合运用最优组合理论和高斯－牛顿法处理滑坡预测预报模型,是提高滑坡预测预报精度的行之有效的方法。 相似文献
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金川14行风井直接关系到矿山的安全生产。本文建立了3种单一预测模型,并根据最优加权组合原理得到了最优加权组合预测模型。最优加权组合预测模型包含了单一模型的有效信息,提高了变形的预测精度。最优加权组合预测模型的模型精度与权重分配与单一模型的选取有关。作为一种短期预测模型,得出金川14行风井在近两个半年会保持稳态变形,不会出现大的突变。 相似文献
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边坡位移预测组合灰色神经网络方法 总被引：3，自引：0，他引：3
边坡位移的发展受地质条件、气候环境及人类活动等因素影响,变化趋势复杂,难以建立准确的经典数学模型对其进行全面描述。为了较准确地得到边坡位移数据,采用多模型信息融合技术对其进行预测。首先,将边坡这类影响因素复杂的系统作为一个灰色系统,分别采用GM(1,1)模型、Verhulst模型及DGM(2,1)模型对位移值进行预测;其次,考虑到神经网络的高速并行计算能力和类似人类思维活动的处理机制,利用神经网络方法对不同的灰色预测模型组合,生成灰色神经网络模型。通过反复训练、学习,自动调节,得出各模型在组合模型的合理权重,输出满意的结果。对比发现,利用组合灰色神经网络模型预测的位移值较单独的灰色模型预测的位移值具有更高的精度。 相似文献
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为利用不同边坡稳定预测方法的特征信息,改进预测质量,提出了一种基于微粒群优化--支持向量机(PSO-SVM)的边坡稳定性非线性组合预测模型。该模型能够利用边坡的特征参数快速预测出边坡的稳定性,且在建模过程中可对不同建模方法的特征信息进行整合,避免了单一方法的偶然性。为提高SVM的学习、泛化能力,采用混合核函数,并用具有并行性和分布式特点的PSO算法优化选择SVM模型参数。利用该非线性组合预测模型对73个边坡实例进行学习,对另外10个边坡实例进行推广预测,研究结果表明,该模型较好地整合了不同建模方法的特征信息,较单一模型、加权组合模型和BP网络组合模型具有更高的预测精度和更小的峰值误差,为边坡稳定性评价提供了一种新的途径。 相似文献
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边坡位移是滑坡演化的宏观体现,分析并预测滑坡位移发展态势对于防灾减灾具有重要意义。由于滑坡位移曲线具有明显的非线性特征,单一模型往往难以刻画其非线性与复杂性。为发展一种普遍适用于滑坡位移的预测方法,提出了一种联合多种数据驱动模型的新方法。该方法根据时间序列分析理论,将滑坡位移序列分解为趋势项和周期项,趋势项采用并联型灰色神经网络处理,周期项则采用人工蜂群算法（ABC）优化后的极限学习机模型（ELM）处理,从而充分应用各种模型的优点。以三峡库区白水河和八字门滑坡为例,对位移数据进行分析处理后,灰色神经网络模型预测其趋势性位移,改进后的极限学习机模型对周期性位移进行训练及预测。结果表明:在预测精度上,优化后的极限学习机模型准确度高于极限学习机模型及小波神经网络等方法,提出的灰色神经网络与ABC-ELM的组合模型可作为实际工程的一个参考。 相似文献
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基于指数趋势模型的卡尔曼滤波法在危岩体变形分析中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
以指数趋势模型为基础,建立卡尔曼滤波模型对链子崖危岩体GA监测点的位移量进行预测。首先,把非线性的指数趋势模型经线性化处理后转化成线性模型,用线性最小二乘法求出线性化后的模型参数,再将线性化后的模型参数看作带有动态噪声的状态向量,建立卡尔曼滤波模型,以此模型为基础,对危岩体的位移量进行预测。实例计算表明,用卡尔曼滤波模型对危岩体的位移量进行预测,其预测误差较小,效果较为理想。 相似文献
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Analysis of the Dynamic Performance of an Underground Excavation in Jointed Rock under Repeated Seismic Loading 总被引：5，自引：0，他引：5
Results from field observations of dynamic behaviour of an underground excavation have been compared with numerical studies of the rock deformation history. The field behaviour shows progressive accumulation of rock displacement and excavation deformation under successive episodes of dynamic loading. It is possible to reproduce the modes of rock response quite well using a Distinct Element model of the rock mass, but the way displacements develop is dependent on the joint model used in the analysis. It is suggested that, in rock masses subject to repeated dynamic loading, excavation design may need to take account of the prospect of repeated episodes of transient loading at the excavation site. 相似文献
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Yan Xing P. H. S. W. Kulatilake L. A. Sandbak 《Geotechnical and Geological Engineering》2017,35(1):45-67
Stability and deformation of rock masses around tunnels in underground mines play significant roles on the safety and efficient exploitation of the ore body. Therefore, understanding of geomechanical behavior around underground excavations is important and necessary. In this study, a three-dimensional numerical model was built and stress analyses were performed by using 3DEC software for an underground mine in USA using the available information on stratigraphy, geological structures and mechanical properties of rock masses and discontinuities. Investigations were conducted to study the effect of the lateral stress ratio (K0), material constitutive models, boundary conditions and rock support system on the stability of rock masses around the tunnels. Results of the stress, displacement, failure zone, accumulated plastic shear strain and post-failure cohesion distributions were obtained for these cases. Finally, comparisons of the deformation were made between the field deformation measurements and numerical simulations. 相似文献
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基于不同开挖阶段围岩阶段变形曲线几何特征,提出一种基于"S"型函数的隧道开挖全过程变形预测模型,实现隧道开挖全过程中的围岩变形预测。对比分析了常用"S"型函数适应性,建立了基于Logistic模型的隧道围岩变形分析模型,模型精度控制在2%以内,并提出了模型参数辨识过程。利用Logistic隧道围岩变形模型,讨论了隧道开挖瞬时变形特征,提出了一种求解隧道瞬时开挖变形值的方法,计算出不同工程条件下瞬时变形值处于2. 192～43. 288 mm,瞬时位移占最终位移的6. 61%～18. 33%。以马尾山隧道为工程实例,建立了具体的工程隧道围岩变形模型,得到隧道开挖瞬时位移值处于1. 041～9. 475 mm,瞬时位移占总位移比值处于5. 52%～36. 44%。 相似文献
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分区破裂化作为深部岩体典型的非线性力学现象而备受关注。基于内变量梯度理论,得到圆形隧道围岩应力场、应变场以及位移场的封闭解析解,并与经典弹性理论结果进行比较;分析内檩长度对应力场和变形场的影响规律。由于考虑了微观结构对围岩宏观应力与变形行为的影响,内变量梯度理论得到的应力场和变形场具有显著的波动性与准周期性。结合Mohr-Coulomb破坏准则,估算圆形隧道围岩破裂区的位置及宽度。研究表明,随着初始地应力的增大,圆形隧道围岩破碎区数量增加,且破坏范围向外扩展。最后通过与模型试验结果对比,验证了梯度模型的准确性。提出的梯度模型可以为解释围岩分区破裂化提供一个有效的理论手段。 相似文献
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在传统的GM(1,1)模型建模的基础上,采用改进欧拉算法简化GM(1,1)模型中参数的求解过程,进行滑坡变形动态预测。本文根据某高速公路滑坡治理过程中的变形监测数据,应用改进的模型进行滑坡变形动态预测,通过预测结果和实际监测数据进行对比分析,结果表明:改进欧拉算法的GM(1,1)模型参数计算简单,且预测精度为一级;不仅适用于滑坡变形等时距监测数据的低增长序列预测,也适用于高增长序列预测,证明该改进欧拉算法的有效性。 相似文献